Использование данных дистанционного зондирования для выявления затопленных участков ленточных боров

• Published in: Acta Biologica Sibirica
• Main Authors: Долгачева, Л.Е., Ротанова, И.Н.
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: Russian
• Published: Altai State University 2019
• Subjects: belt forest; forest pathology; flooding of forests; forest degradation; remote sensing; processing of remote sensing data; Novichikhinskiy forestry; Altai Krai; ленточный бор; лесопатология; затопление лесов; деградация лесов; дистанционное зондирование; обработка данных дистанционного зондирования; Новичихинское лесничество; Алтайский край; Sibirica
• Online Access: http://journal.asu.ru/biol/article/view/7066; https://doi.org/10.14258/abs.v5.i4.7066

В статье рассмотрено применение данных дистанционного зондирования в исследовании подтопления лесных массивов на примере ленточного бора Новичихинского лесничества Алтайского края. Представлены результаты исследований, в частности, с использованием метода объектно-ориентированной классификации космических изображений поверхности Земли, который сочетает в себе возможности кластеризации, качественно выделяющей связные объекты на изображении, и классификации с обучением, позволяющей относить выделенные объекты к заранее заданным классам. По данным дистанционного зондирования оценены площади подтопления и лесопатологическое состояние Барнаульского ленточного бора. The article deals with the application of remote sensing data in the study of flooding of forests on the example of band boron in Novichikhinsky forestry of the Altai Krai. The results of research are presented, in particular, using the method of object-oriented classification of space images of the earth's surface, which combines the possibility of clustering, qualitatively distinguishes connected objects in the image, and classification with training, which allows to refer the selected objects to pre-defined classes. According to remote sensing data, the areas of flooding and the forest pathology state of the Barnaul belt forest were estimated.